矿山机电设备自动在线监测与故障诊断系统

矿山机电设备自动在线监测与故障诊断系统发布时间：2022-07-11T09:20:56.223Z 来源：《中国电业与能源》2022年第5期作者：傅丽强[导读] 随着当前经济社会发展程度提升，工业强度不断增大傅丽强山东黄金矿业（莱州）有限公司焦家金矿山东济南250000摘要：随着当前经济社会发展程度提升，工业强度不断增大，设备运行的强度也就随之增加，因此在矿山生产的过程中往往面临着加大的故障发生的可能性，一旦出现了严重的破损现象，将会造成无法挽回的生命和财产安全损失。

因此，为了保证生产的正常运行，就需要在机电设备的管理过程中提升工作质量，也对机电设备的系统不断提升了要求。

需要对各个部件或者机械设备运行的整体环境进行全方位的检测和有效分析工作，从而避免出现严重的故障和问题。

通过自动化检测系统防止出现老化等一系列的问题，提前做出防范措施。

从而在长期的矿山生产和机械设备应用过程中提升故障的处理效率，保持稳定的运行环境，提升工作效益，保证矿山企业的生产效益。

关键词：矿井；机械；自动化；在线监控；故障检测；机械和电气设备的可靠运转是矿井安全、稳定的重要保证，而机械的操作质量对矿井的开发利用具有重要意义。

在实际应用中，由于环境因素、人为因素以及工艺等因素的作用，使得机械装置在运行中会发生损耗，并发生多种故障。

其中，电气设备的在线监控和故障检测是其中一个关键环节，它可以对机械设备的每一个零件或一个整体进行实时监控，从而使操作人员能够正确地判断出电气装置的工作状况，从而能够及时地找到可能存在的问题，并采取相应的对策，从而减少机械设备的故障几率。

1矿井机械设备故障的成因金属非金属矿山井下作业条件比较特殊，机械等作业条件比较苛刻，而高负载的机械装置相对其它的机械装置更易发生故障。

出现故障的成因主要表现在以下几个方面：(1)超负荷运转，在生产过程中，机械和设备的额定负荷都是有规定的，而且矿井的工作负荷很高，一般的机械和设备都是经常出现这种情况，在这种情况下，很可能会出现高负荷、超负荷的情况。

主通风机在线监测及故障诊断系统方案一、系统概述主通风机在线监测及故障诊断系统主要由YHZ18矿用本安型振动监测分析仪和KGS18矿用本安型振动加速度传感器构成，可以智能地诊断出设备可能存在的不对中、不平衡、配合松动、装配不当以及轴承疲劳损伤等潜在故障。

可以正确有效地揭示潜在故障的发生、发展和转移，智能地诊断出设备故障原因及故障严重程度，为应急控制和维修管理提供准确、可靠的依据，从而节约维修费用，避免重大事故发生。

振动状态监测部分参照GB/T 19873.1-2005/ISO 13373-1:2002 《机器状态监测及诊断振动状态监测》有关电气装置的实施参照GB50255-96 《电气装置安装工程施工及验收规范》有关自动化仪表实施参照GB50093-2002 《自动化仪表工程施工及验收规范》及DLJ 279-90《电力建设施工及验收技术规范》（热工仪表及控制装置篇）；风机性能测试满足GB/T1236-2000《工业通风机用标准化风道进行性能试验》和MT421(煤炭行业标准)“煤矿用主通风机现场性能参数测定方法”。

其余部分参照企业标准。

二、系统功能及特点1、系统功能系统主要由在线监测、轴承实时诊断及状态预报、离线数据分析三部分组成。

（1）在线监测功能①在线监测通风机所在地点的环境大气参数，包括大气压力、大气温度、和大气湿度。

②在线监测通风机的流量、风压、轴功率、效率、振动等工况状态参数。

③在线监测电气设备的电气参数，包括电流、电压、功率因数，开关状态及系统保护信息。

④当运行中的通风机设备性能出现异常时，系统按照不同的故障类型，依据用户设定的模式进行提示、报警。

系统能够对于温度、振动等关键参数给出预警。

系统对各种故障点具有记忆功能，以对故障的分析提供帮助。

⑤系统具有运行状态实时数据显示、历史纪录查询、特性曲线或工况参数列表显示、报表打印及网络通讯传输等功能。

⑥系统及矿集中控制系统留有通讯接口，可接入矿局域网，在中央控制室内可实施对通风机设备的远程监测。

浅谈矿山机械设备的状态监测与故障诊断发布时间：2021-08-01T08:01:51.632Z 来源：《电力设备》2021年第4期作者：曾怀灵[导读] 了解设备的运行状况，发现潜在的隐患，并提前采取防范措施，将故障消除在萌芽状态。

（长沙矿山研究院有限责任公司金属矿山安全技术国家安全重点实验室湖南长沙 410012）摘要：机械设备的应用，显著提升了矿山开采效率。

设备性能不仅关乎矿山企业的经济效益，而且与矿山开采人员的生命安全息息相关。

矿山机械设备具有体积庞大、操作复杂、专业要求高等特点，本文从运行状态的监测与故障诊断两方面展开探讨。

关键词：矿山机械设备；状态监测；故障诊断近年来，矿产的安全生产问题备受社会关注。

煤矿的开采作业离不开现代化的机械设备，设备的使用寿命、运行状况均会影响开采效率。

故障诊断技术是保障矿山机械设备正常运行的重要手段，通过故障检测，技术人员能够获得准确的生产参数，了解设备的运行状况，发现潜在的隐患，并提前采取防范措施，将故障消除在萌芽状态。

1.矿山机械设备的状态监测1.1合理选择监测参数矿山机械设备的安全性、运行效率、开采质量均与监测参数有关。

在其他因素不变的情况下，符合要求的监测参数会提高数据的准确性，反之，则会影响监测效率，机械设备也更容易出现故障，增加安全隐患。

因此，在监测矿山机械设备的安全性，应该将监测参数当作重要指标。

比如，以提升机的运行熟练度以及钢丝绳的滑动量当作监测依据，将提升机的运行速度作为机械设备安全运行的参数，通过角速度传感器测量速度，再把获得的角速度转化为线速度。

然而，实际工作中，应用于矿山开采的提升机通常是多绳摩擦类型，所以需要将钢丝绳的滑动量纳入监测指标，并设置允许范围内钢丝绳的滑动量。

要求设备一旦超出规定值，报警系统能够立刻启动并且做出响应，避免提升机的检测速度出现虚假正常的现象。

又如主通风机，设备是否能够稳定、正常的运行，关键取决于制动系统，相关参数包括制动盘偏摆量、制动油温等，通过分析这些参数数据，可以充分体现出通风机的运行状态以及零部件的受损情况。

煤矿大型机电设备在线监测与故障诊断系统摘要：胶带机、通风机以及提升机等大型机电设备的安全运行是确保煤矿安全生产的关键，这些大型设备运行状态和故障监测是确保煤矿安全生产的重要措施。

本文以某煤矿为例，该矿基于工业以太网构建和实现了基于煤矿大型设备运行状态及故障的实时在线监测和诊断系统，经实际应用，有效降低了设备运行故障，同时显著提高了点检人员的工作效率及检修成本。

关键词：煤矿设备；运行状态；故障监测引言：近年来，随着计算机技术、传感器技术和信息通讯技术的不断提升，煤矿井下设备的功能越来越多样化，在实现煤矿自动化生产的同时，也产生大量的故障问题，而且有些故障问题很难被发现，从而造成设备运行中断，降低生产效率。

为了保证井下大型设备的稳定运行，在线监测和故障诊断技术必不可少，早期发现问题，在发生事故之前找出问题进行维修保养，以免造成更大的损失。

1.滚动轴承振动机理滚动轴承是煤矿中大型设备的主要零部件，在煤矿大型设备的故障中，滚动轴承出现故障的概率约为30％，利用故障诊断技术对滚动轴承进行监测和故障判断，可以有效的将事故的故障发生率降低75%，维修费用可以降低25%左右。

造成轴承振动的因素可以分为内部因素和外部因素，其中由于出厂前的装配问题产生的机械结构问题、运行时的故障和轴承自身设计的结构特点成为内部因素，在轴承的运行过程中，最容易导致轴承系统出现振动的因素是运行故障，微小的振动激励可以使轴承系统处于不正常工作状态，这种不正常状态又会加剧轴承的振动。

在引起轴承振动的三个因素之间没有必然的联系，引起振动的信号具有一定的随机性，需要根据振动的频率，分别处理动的造成原因，通过分析不同频率下的振动信号，诊断故障来源。

2.监测系统设计及硬件选型2.1系统总体结构本文构建的大型设备状态运行及故障在线监测系统对煤矿16处机械设备的子系统开展了监测和诊断故障。

图1是监测结构示意图，各监测设备通过监测点进行管理，并通过CAN总线在井下对监测点与监测设备进行通信，控制器和传感器在CAN总线的作用下高速传输数据，通过以太网可以将对应大型设备监测采集的信息实时传送至集控中心工控机，以便检修和管理人员实时查看和进行信息管理，及时掌握各系统的故障诊断结果和监测设备数据。

设备故障智能诊断与状态评估系统设备故障智能诊断评估系统机电设备故障智能诊断分析系统是一套集数据采集、分析、智能诊断与性能综合评估于一体的智能化诊断系统，系统具有可靠性强、智能化程度高、故障识别准确等特点。

系统通过实时采集设备运行过程中的电流、电压、功率、振动、温度、油质、压力、流量、位移等状态信息参数，能够智能的诊断出设备可能存在的过流过载、缺相、超温、旋转部件不对中、不平衡、配合松动、装配不当、叶片故障、齿轮故障、轴承疲劳损伤等潜在故障，正确有效地诊断出设备故障原因与故障严重程度，智能评估设备运行的可靠程度，设备的生命周期管理，为应急控制和维修管理提供准确、可靠的依据，节约设备维修费用，提高设备的可靠性，避免重大事故的发生。

系统广泛适用于通风机、皮带输送机、提升机、水泵、瓦斯泵、压缩机、掘进机、采煤机、刮板机、电机、减速器等大型旋转机电设备以及高速转子试验台、汽轮发电机组、水轮机组等。

目前，已广泛应用于煤炭矿山、石油化工、电力、冶金、航空航天等，并取得了显著的效果。

系统架构系统功能特点设备状态综合监测与健康评估系统能全面监测设备运行状态，综合分析不同设备各部件的运行参数，基于大数据及多参数融合分析技术手段获得设备的健康状态，对相关数据进行二次挖掘分析，识别设备运行过程中的复杂故障和潜在的安全隐患。

振动信号分析与故障定位系统采集设备振动加速度信号，实时分析故障特征频率，自动识别故障类型、严重程度、发生位置等信息，就地显示并上传诊断分析结果，实现设备典型故障的精准定位，摆脱设备故障分析诊断对专业技术人员的依赖。

设备寿命预测系统记录设备运行参数信息，同时进行大数据智能分析，智能评判设备运行的安全可靠性及部件损耗情况。

从设备运行时间、开停次数以及负载等情况，结合设备设计寿命相关信息，智能评估设备的实际寿命周期，为设备的合理维护保养，优化备品备件库，提供科学管理依据。

云端访问与远程专家诊断采用云端数据存储功能，自动上传实时数据到云端平台（需客户端开放接口），云端服务器支持手机终端APP访问及报警信息实时推送功能。

95C omputer automation计算机自动化矿山电气设备在线监测与故障诊断系统于小燕（山东中矿集团有限公司，山东 烟台 265401）摘 要：随着社会和时代的发展，当前我国社会主义现代化事业不断发展，在矿产资源开采过程中涉及越来越多的电气设备，众多大型机电设备也需要电力才能够稳定运行，比如提升机、通风机、变压器等等；任何机电设备一旦发生故障，将会直接导致矿山开采工作无法顺利进展，严重情况下甚至引发严重的安全事故。

只有进一步加快矿山电气设备在线监测与故障诊断系统研究，不断提高矿山电气设备的可靠性和安全性，才能够保证矿山电气设备以及机电设备的平稳运行。

关键词：矿山企业；电气设备；故障诊断中图分类号：TD607 文献标识码：A 文章编号：11-5004（2021）02-0095-2 收稿日期：2021-01作者简介：于小燕，女，生于1975年，汉族，山东烟台人，专科，助理工程师，研究方向：机电设备技术应用及智能化改造。

矿山开采工作受环境、工作条件、工作设备的影响，具有一定的复杂性和多样性，包括众多大型机械设备以及电气设备，这些电气设备的安全平稳运行是保障工作有序开展的重要保障。

当前，由于电器安全管理方面出现的问题愈来愈多，严重影响着矿山开采工作的运行，甚至造成了相关的安全事故，因此，必须深入了解出现的新问题，做好矿山电气设备自动在线监测与故障诊断系统研究，以便促进矿山企业生产工作的顺利开展[1]。

1 矿山电气设备发生故障的主要原因我国地大物博、幅员辽阔，拥有非常丰富的矿产资源。

然而，矿产资源的分布环境较为复杂，电气设备必须面对各种恶劣的工作环境以及复杂的天气变化，因此，在矿产资源开采过程中，参与到开采过程中的众多机电设备容易发生各种电器故障问题。

通过对以往电气设备以及各项重大机电设备出现的事故案例进行分析，造成故障的原因主要有以下几个方面。

首先，随着我国社会主义现代化事业的不断发展，国民经济水平以及人们生活水平有了较大程度的改善；而现代化事业的不断发展，促使各个行业在加快建设进程中需要越来越多的矿产品。

矿山机电设备自动在线监测与故障诊断系统摘要:煤矿机电设备是保障矿井安全开采的关键，尤其是提升系统的机电设备。

基于科技进步发展和工业生产水平的改进，矿井提升设备不断研发，以实现更大程度的自动化和复杂性。

故障发生直接影响安全性并导致大规模的经济损失和伤亡。

最近，对矿井机电设备的可靠性和安全性越来越高的要求，需要高效复杂的故障诊断技术。

依靠人工行动以解决操作问题或进行日常维护已经越来越困难。

有效解决方案是建立一种基于物联网的提升设备智能化系统，其中包含远程监控和故障诊断系统。

关键词：煤矿；机电设备；在线监测；故障诊断中图分类号：TD407文献标识码：A引言从当前机电设备在煤矿中的使用情况来看，整体的工作稳定性相对于先前有了明显增加。

但是，煤矿井下工作环境相对恶劣，特别是很多机电设备在较长时间内处于超负荷运行状态，增加了机电设备出现故障的风险。

因此，全面做好机电设备在线监测工作十分关键，对煤矿机电设备自动在线监测与故障诊断系统进行分析具有重要意义。

1 煤矿机械设备故障的主要因素煤矿开采的主要工作环境是地下巷道。

由于采矿和运输设备种类繁多、工作环境恶劣、机械操作人员素质参差不齐等因素，导致机械设备故障的原因比较复杂。

例如，机械设备本身的结构设计缺陷，未能按照规范安装设备，导致设备操作受伤，操作人员不熟悉设备的操作，以及煤矿巷道中的灰尘和湿度等恶劣工作环境可能导致机械损坏。

为了提高机械的稳定性和安全性，应在设计和制造过程中进行严格控制，以提高设计和制造质量的合理性，保证机械的功能和运行质量，避免因机械制造过程故障而频繁发生故障。

另外，机械设备长时间运行，一些易损部件和润滑传动装置需要及时进行维修保养，这就需要高超的故障诊断技术，在设备检修诊断环节发现设备的故障隐患，在故障发生前对故障进行有效排除，做好设备故障的预防。

2 系统总体架构机电设备远程监测与故障诊断系统的总体网络结构主要由数据通信网络、现场监测与诊断子系统和远程诊断中心组成。

机电设备状态监测与故障诊断为了确保设备的安全运行和生产的连续性，机电设备状态监测与故障诊断变得至关重要。

通过实时监测设备的状态，可以及时发现设备的异常情况，提前预警可能的故障，从而减少生产线的停机时间。

同时，监测设备状态也有助于优化设备的运行方式，延长设备的使用寿命，提高生产效率。

目前，机电设备状态监测与故障诊断主要依靠传感器技术、物联网技术以及大数据分析等先进技术手段。

传感器可以实时采集设备的各项参数，并将数据传输至监测系统，通过物联网技术实现设备状态的远程监测和控制。

而大数据分析技术则可以对采集到的大量数据进行深入分析，发现设备潜在的故障风险，为维修人员提供故障诊断的参考依据。

除此之外，人工智能技术的应用也使得机电设备状态监测与故障诊断更加智能化。

通过建立设备状态识别模型和故障诊断模型，可以实现对设备状态的自动识别和故障的智能诊断，大大提高了故障诊断的准确性和效率。

总的来说，机电设备状态监测与故障诊断是工业生产中不可或缺的重要环节。

仅靠人工的经验和判断已经无法满足日益复杂的生产需求，借助先进的技术手段，可以实现设备状态的实时监测和故障的精准诊断，保障了生产线的稳定运行和设备的安全运转。

随着技术的不断进步，相信机电设备状态监测与故障诊断会在未来发挥更加重要的作用。

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随着工业生产的智能化和自动化水平不断提高，机电设备状态监测与故障诊断系统也朝着智能化方向发展。

智能监测系统不仅能够实时监测设备的运行状态，还可以通过学习算法、机器学习和深度学习等技术手段，建立设备状态的预测模型，实现对设备故障的提前预警，从而降低生产线的停机风险，提高生产线的稳定性和连续性。

在智能化监测系统中，学习算法可以通过对历史数据的分析学习，建立设备状态的模式识别和故障预测模型。

通过对设备运行时产生的各项数据进行分析和处理，学习算法可以识别设备运行中的规律和异常情况，以便在设备出现故障前进行提前预警。

矿井主通风机故障在线智能检测与诊断系统摘要：随着我国经济发展的日益蓬勃，矿山事业也迎来新的更多机遇，而在这样的形势下人们也对其安全运行提出更高要求，以确保生产质量与行业的健康发展。

基于此，分析了该系统的排查流程、主要用到的硬件设备以及硬件设备的选型设计，创建了矿井主通风机故障排查系统硬件平台，并进行了试验验证。

通过在潞安化工集团某矿主通风机故障排查中的应用，发现该系统运行稳定可靠，排查结果准确，能满足矿井主通风机日常故障的排查需要，具有一定的推广应用价值。

关键词：矿井通风机；故障；排查系统引言为了保证矿井通风系统的正常运行，按照矿井安全管理要求，需要对矿井地面主通风机关键设备进行定期巡检，以及时发现潜在故障，并进行排除，从而避免引发矿井安全事故。

但传统的矿井地面主通风机故障检测主要是通过采用人工完成，利用人的视觉、听觉和嗅觉等对通风机进行故障检测，劳动强度大、巡检效率低，检测和识别精度低，容易引起误判，加之矿井地面主通风机环境比较恶劣，直接影响到巡检人员的安全。

随着矿井对安全性要求的不断提高，对矿井地面主通风机故障进行智能化快速检精准检测技术进行相关研究显得尤为重要。

1概述1.1智能化通风系统的定义矿井智能化通风系统就是为了解决目前矿井通风系统调节过程中出现的问题。

该系统通过对矿井下风量、风速以及风压的实时监测，根据矿井通风网络情况，自动地调节矿井主要通风设施的运行状态，从而保证通风系统运行的安全性和经济性。

与此同时，利用智能化通风系统可以实现对整个矿井通风系统的无人化管理，即很多管理都是通过计算机完成的。

该系统的主要特点是：（1）可以实时地了解矿井通风系统的运行状态。

由于很多传感器都实现了实时传输，可以及时了解井下各个巷道的通风状况。

（2）整个管理实现了可视化。

通过一些算法，可以将矿井通风系统中重要的参数及时地显示出来。

（3）可以更大程度上避免通风安全事故的发生。

在系统运行过程中采用了实时动态监测技术，一旦发现故障，则会立即报警，从而保证整个系统运行的安全性。

煤矿胶带输送机在线监测与智能诊断系统研究发布时间：2023-03-07T03:17:12.069Z 来源：《中国电业与能源》2022年第20期作者：李金山[导读] 随着科学技术的不断发展李金山府谷县老高川乡恒益煤矿有限公司陕西·榆林 719408 摘要：随着科学技术的不断发展，矿井生产自动化规模的不断扩大，煤矿井下胶带运输系统也发生着自动化到智能化的变革。

并以操作控制的远程化、设备保护的自动化以实现高可靠性与安全性来保证矿井的连续、高效生产。

目前，特别是在高产高效矿井，自动化智能化系统已成为煤炭开采机电一体化技术与装备的关键。

但是在煤矿安全生产中如何利用现有科技实现胶带输送机乃至其他设备的自动化智能化在线监测与智能诊断，已成为了当今的重要课题。

关键词：煤矿胶带输送机；在线监测；智能诊断系统；引言胶带输送机又称带式输送机，是一种煤矿工作时常用的传送机械设备，主要由传送带、传送装置、驱动装置、拉紧装置、滚筒等部件组成，广泛应用于家电、电子、电器、机械、印刷等各行各业。

由于在矿产工作时，胶带输送机在井下作业，由于井下空间比较狭小，灰尘和矿渣比较多，导致灰尘和矿渣容易进入胶带输送机滚筒轴承内，增加轴承摩擦，对轴承造成不同程度的损坏。

此外，输送带上的煤炭在输送过程中与输送带不断摩擦，长时间的摩擦会造成输送带断裂。

正因为井下作业环境恶劣以及胶带输送机长时间不停产，导致胶带输送机故障率较高。

胶带输送机运行状态是否正常，直接关系到煤矿生产质量和井下作业安全。

为了保证煤矿井下作业安全与生产效率，需要采取有效的手段和技术对胶带输送机运行状态进行实时监测。

1选煤厂胶带运输及控制系统胶带运输机，刮板运输机在我国洗煤厂的胶带运输系统应用尤为广泛，数量庞大。

胶带机控制系统具有煤炭运输，监控机器遇到故障及时检测便于控制以及保护设备的功能。

该系统关键是对胶带运输过程当中的环境，电压电流、运行状况，运作方式等一系列进行监控，它不仅可以脱离其他系统单独运行，也可以和其他系统相互联系在一起。

煤矿大型机电设备在线监测与故障诊断系统0 背景介绍管好、用好煤矿大型关键设备，是煤矿稳产高产的前提，也是煤矿安全生产的保障，若能对设备进行状态监测与故障诊断，及时准确识别核心零部件故障的微弱特征信号，必将为潜在故障预示和演化、寿命预测和制定维修策略提供技术支持，从而提高煤矿关键装备整体运行安全性和可靠性，实现由“事后维修” 到“预知维修”的转变，避免意外停机及恶性事故发生，具有巨大的经济效益和社会效益。

煤矿现行的设备维修方式基本上是通过维修工人凭直觉目测、敲击、触摸等手段判断，由于受人为因素的影响，其可靠性较差。

温度监测技术己广泛应用于煤矿设备状态监测，但设备在即将出现事故温度才会急剧上升，因此温度检测难以完成设备安全监测和早期预警的重任和及时报警的现场要求。

铁谱技术是现阶段煤矿行业设备状态监测与故障诊断常用技术，美国煤矿开展屑监测工作较早，然而，在应用铁谱分析技术属于离线监测，大多还是从设备现场采集油样，再在实验室制作谱片进行油液成分分析，分析周期相对较长，速度慢，降低了设备监测的实时性。

振动监测技术，利用振动信号对设备进行诊断，是设备故障诊断最常用、最有效的方法之一。

设备振动信号中包含了系统、零部件由于磨损、疲劳、老化等因素引起的劣化和失效等重要信息，通过对振动信号进行采集、分析和处理，可以监测设备的运行状态，识别机械设备的故障类型、故障来源，从而为设备的维修提供依据，以达到保障设备安全运行的目的。

设备在线监测诊断技术目的：1、概述传统的矿用机电设备在线监测系统仅仅局限于简单数据的采集与集中监测显示，这种方式虽然在设备运行状态监测中起到重要作用，但不能及时准确地诊断分析出机电设备可能出现的故障。

矿用机电设备在线监测与故障诊断系统主要由YHZ18 矿用本安型振动监测分析仪和KGS18矿用本安型振动加速度传感器构成，可以智能地诊断出设备可能存在的不对中、不平衡、配合松动、装配不当以及轴承疲劳损伤等潜在故障，适用于煤矿通风机、皮带输送机、水泵等重要机电设备的运行状态监测与故障诊断分析。

掘进机故障自动诊断系统的设计及应用分析
龚彪
【期刊名称】《西部探矿工程》
【年(卷),期】2024(36)2
【摘要】针对矿用掘进机存在工作环境恶劣,日常维护效果差,易突发故障,且故障较难排除严重影响矿井正常快速掘进的问题,基于掘进机机电控制系统的工作原理及主要故障分类,设计出一种新的自动诊断掘进机故障的系统,该系统主要是基于智能监测,结合案例推理与规则推理,来自动监测、诊断掘进机运行情况,并进行故障报警,经实际应用发现:应用该系统后掘进机的故障率可降低89.2%,排除故障时间可缩短92.4%,降低了掘进机运行维护成本,更好地保障了掘进机的安全稳定运行。

【总页数】4页(P166-169)
【作者】龚彪
【作者单位】晋能控股集团北辛窑煤业有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TD421
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